Quais são os hotspots e as tendências da pesquisa sobre aplicação de inteligência artificial no diagnóstico e tratamento do câncer colorretal?
Resposta curta: Uma análise bibliométrica de 2715 publicações de 2004 a 2023 mostra crescimento acelerado da pesquisa após 2017, com pico de 798 publicações em 2023. Os hotspots atuais incluem colonoscopia, segmentação de pólipos, patologia digital, radiômica e prognóstico. As tendências futuras apontadas são fusão de dados multimodais, tratamento personalizado e desenvolvimento de fármacos.
Resposta
A análise bibliométrica reuniu a produção científica sobre inteligência artificial aplicada ao diagnóstico e tratamento do câncer colorretal publicada entre 2004 e 2023, com base na Web of Science Core Collection. Foram incluídas 2715 publicações, o que demonstra que o tema deixou de ser nicho e passou a ocupar espaço relevante na literatura oncológica.
O crescimento do número de publicações foi lento até o final de 2016 e acelerou após 2017, atingindo o pico de 798 em 2023. Esse padrão sugere que a área entrou em fase de expansão rápida, com aumento do interesse de grupos de pesquisa e de periódicos.
A análise de citações e palavras-chave identificou como hotspots atuais temas ligados a colonoscopia, segmentação de pólipos, patologia digital, radiômica e prognóstico. Esses eixos refletem o uso da inteligência artificial em diferentes etapas da jornada do paciente com câncer colorretal, desde o rastreamento até a avaliação prognóstica.
Os autores concluem que a pesquisa avançou de forma significativa e está florescendo mundialmente. As tendências futuras apontadas incluem fusão de dados multimodais, tratamento personalizado e desenvolvimento de fármacos, o que desloca o foco de ferramentas isoladas de imagem para abordagens integradas de apoio à decisão clínica.
O que o estudo mostrou
Trata-se de uma análise bibliométrica que buscou na Web of Science Core Collection, em janeiro de 2024, pesquisas publicadas entre 2004 e 2023, usando Cite Space, VoSviewer e Bibliometrix para visualizar publicações, países, instituições, periódicos, autores, citações e palavras-chave. Foram incluídas 2715 publicações, com crescimento lento até o final de 2016 e rápido após 2017, chegando a 798 em 2023. Envolveu 92 países, 3997 organizações e 15.667 autores. Os hotspots foram colonoscopia, segmentação de pólipos, patologia digital, radiômica e prognóstico.
Limitações
O resumo não informa critérios detalhados de inclusão e exclusão, estratégia de busca completa nem análise de qualidade das publicações incluídas. Por ser uma análise bibliométrica, os achados descrevem volume, distribuição e temas da literatura, e não permitem concluir sobre eficácia clínica ou acurácia diagnóstica das ferramentas de inteligência artificial. O resumo também não detalha limitações metodológicas apontadas pelos autores.
Aplicação no consultório
Para o médico, o estudo ajuda a reconhecer que a inteligência artificial em câncer colorretal concentra-se em colonoscopia, segmentação de pólipos, patologia digital, radiômica e prognóstico, temas que podem influenciar laudos e fluxos de rastreamento. Na gestão do consultório, o achado orienta acompanhar a incorporação dessas ferramentas em exames de imagem e anatomopatologia, planejar educação continuada da equipe e avaliar custos e treinamento antes de adotar sistemas de apoio à decisão, sem substituir o julgamento clínico.
Estudo citado
Application of Artificial Intelligence in the diagnosis and treatment of colorectal cancer: a bibliometric analysis, 2004-2023. Frontiers in oncology, 2024.
Autores: Sun L, Zhang R, Gu Y, Huang L, Jin C.
DOI: 10.3389/fonc.2024.1424044 · PubMed: PMID 39464716
Perguntas para aprofundar
- Como a inteligência artificial tem sido aplicada na segmentação de pólipos em colonoscopia?
- Quais são os principais temas de pesquisa em patologia digital no câncer colorretal?
- O que a bibliometria indica sobre o futuro da inteligência artificial no tratamento personalizado do câncer colorretal?
Mais sobre IA em patologia digital
- Como a inteligência artificial tem sido aplicada no diagnóstico, tratamento e manejo perioperatório do câncer de mama, e qual a qualidade da evidência disponível?
- Algoritmos de inteligência artificial podem ser usados com confiança para o diagnóstico de câncer de próstata na prática patológica?
- A inteligência artificial já permite prever quais pacientes se beneficiam de inibidores de checkpoint imune na prática clínica?
- A inteligência artificial já consegue prever a resposta ao BCG em câncer de bexiga não músculo-invasivo com utilidade clínica?
- Como a inteligência artificial pode ser integrada ao transplante renal e quais são os desafios para sua implementação clínica?
Todas as perguntas sobre IA em patologia digital · Todos os temas · Versão em markdown